Dubults datu punkts gala rezultātā gandrīz nekad nav pamanāms. Tas ir pamanāms, kad divas biznesa vienības neatkarīgi viena no otras iesniedz to pašu energopatēriņu, tos pašus autoparka datus vai to pašu atkritumu plūsmu, un neviens nav pamanījis, ka tas ir tas pats avots. Kopsumma tad optiski sakrīt, bet aprēķins ir kļūdains. Tas visbiežāk notiek organizācijās, kas strādā pēc biznesa vienībām ar savām izklājlapām, saviem aizpildāmajiem formulāriem un saviem cilvēkiem, kas iesniedz skaitļus. Katra vienība kārtīgi iesniedz to, kas tiek prasīts. Neviens nesalīdzina avotu.
Datu punktu reģistrs šo problēmu neatrisina, pārbaudot kopsummu, bet gan fiksējot par katru datu punktu, no kurienes tas nāk. Ne tikai kāds skaitlis ir ievadīts, bet no kuras sistēmas, kura faila vai kura mērījuma tas nāk, un kas to ir iesniedzis. Ja divas biznesa vienības uz vienu un to pašu datu punktu norāda vienu un to pašu avotu — to pašu energoapgādes līgumu, to pašu autoparka pārvaldības sistēmu, to pašu iepirkuma pārskatu no kopēja piegādātāja — tad tas ir redzams, tiklīdz avoti tiek salikti kopā. Precīzi tam ir paredzēta source-to-report izsekojamība katram datu punktam: nevis kā pēcpārbaude, bet kā pastāvīga sastāvdaļa tam, kā reģistrs ir izveidots.
Dubultošanās parasti rodas trīs veidos. Pirmais ir kopīgs avots, ko divas vienības nolasa atsevišķi, piemēram, centrālais energoapgādes līgums, ko iesniedz gan filiāle, gan galvenais birojs. Otrais ir kopīga darbība, kas tiek piešķirta dubultā, piemēram, transporta pakalpojums, ko gan nosūtītāja, gan saņēmēja vienība reģistrē kā savu emisiju. Trešais ir apvienošanās vai reorganizācija, kurā divi reģistri ir savienoti, bez pārbaudes, vai tas pats avots nav ietverts ar divām nosaukumiem. Nevienu no šīm situācijām nevar atpazīt pēc skaitļa paša. Tās var atpazīt tikai pēc avota, kas tam ir pamatā.
Lai varētu atpazīt dubultošanos, reģistram par katru datu punktu vismaz jāfiksē: precīzs avots, biznesa vienība, kas iesniedz datu punktu, periods, uz kuru tas attiecas, un atbildīgā persona, kas ir atbildīga par pareizību. Bez šīs kombinācijas salīdzināšana starp vienībām ir minēšana. Ar šo kombināciju tas ir sakārtošanas jautājums: novietot visus datu punktus ar to pašu avotu blakus un novērtēt, vai tos patiešām var skaitīt atsevišķi vai pastāv pārklāšanās. Kuri lauki precīzi ir nepieciešami un kādā secībā tie tiek aizpildīti, ir aprakstīts vietnē kā izveidot datu punktu reģistru, kas sākas ar šo informāciju.
Reģistrs, kas parāda dubultošanos, nav automātiski reģistrs, kurā dubultošanās vairs neparādās. Tas ir reģistrs, kurā to var atrast, jo avots ir fiksēts pie katra datu punkta. Vai tas ir pietiekami, atkarīgs no tā, cik daudziem datu punktiem faktiski ir ievadīts avots — reģistrs, kurā puse lauku ir tukši, nevar parādīt, kuras vienības pārklājas. Cik avota lauki ir aizpildīti un ko tas nozīmē visa kopuma ticamībai, ir aplūkots vietnē cik daudziem no jūsu datu punktiem ir avots. Tikai tad, kad šī daļa ir pietiekami liela, salīdzinājums starp biznesa vienībām ir vairāk nekā momentuzņēmums.
Kārdinājums ir pārbaudīt visu attiecībā uz dubultošanos, ieskaitot datu punktus, kuriem gala pārskatā gandrīz nav svara. Tur nav vērts tērēt laiku. Kuri datu punkti patiešām ir nepieciešami pārskata sniegšanai un kuri ir lieka detaļa, ir aprakstīts vietnē kādi datu punkti jums patiešām ir nepieciešami. Mazāks reģistrs ar avotiem, kas ir pareizi, ir lietderīgāks nekā pilnīgs reģistrs, kurā neviens nav pārbaudījis, vai avoti pārklājas.
Vienā vienībā reģistrs ir pabeigts, tiklīdz katram datu punktam ir avots un atbildīgā persona. Vairākās biznesa vienībās klāt nāk vēl viens solis: pārbaudīt, ka tas pats avots reģistrā nav ietverts ar divām nosaukumiem. Kas tas konkrēti nozīmē reģistra pabeigšanai, kas aptver vairākas vienības, ir aprakstīts vietnē kad reģistrs ir pabeigts vairākās biznesa vienībās. Šis brīdis nav tad, kad visi lauki ir aizpildīti, bet tad, kad katras vienības ievadītā informācija ir salīdzināta ar citām.
Tiklīdz datu punktu reģistrs ir izveidots, ar avotiem un atbildīgajām personām par katru datu punktu, rodas otrs jautājums: kas veic darbu, lai regulāri pārbaudītu un atjauninātu šos avotus. Daļa no šī darba — pirmavota datu iegūšana, ievades salīdzināšana, novirzes signalizēšana — ir pietiekami atkārtojoša, lai apsvērtu, ko no tā var uzticēt AI. FTE TO AI darba skenēšana katram uzdevumam aprēķina, kāda daļa darba tam ir piemērota, ne kā reģistra aizstājējs, bet kā nākamais solis, tiklīdz reģistrs eksistē.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.